当创建对象时Python立即向操作系统请求内存。每当对象的引用数减为0，Python垃圾回收器立刻挺身而出，立即将其释放，把内存还给操作系统。
在Python中，每个对象都保存了一个称为引用计数的整数值，来追踪到底有多少引用指向了这个对象。无论何时，如果我们程序中的一个变量或其他对象引用了目标对象，Python将会增加这个计数值，而当程序停止使用这个对象，则Python会减少这个计数值。一旦计数值被减到零，Python将会释放这个对象以及回收相关内存空间。而对于创建的对象，无论存在循环引用与否，只有还在使用，没有被释放，就会慢慢的随着分代的策略，慢慢进入2代（老年代）
通过频繁的处理零代链表中的新对象，Python的垃圾收集器将把时间花在更有意义的地方：它处理那些很快就可能变成垃圾的新对象。同时只在很少的时候，当满足阈值的条件，收集器才会去处理那些老变量。这种算法的根源来自于弱代假说(weak generational hypothesis)：这个假说由两个观点构成：首先是年轻的对象通常死的也快，而年老对象则很有可能存活更长的时间。
引用计查看方法：sys.getrefcount?，在ipython里使用问号查看帮助信息
In [17]: sys.getrecursionlimit?
Docstring:
getrecursionlimit()
Return the current value of the recursion limit, the maximum depth
of the Python interpreter stack. This limit prevents infinite
recursion from causing an overflow of the C stack and crashing Python.
Type: builtin_function_or_method
In [18]:
hex(id(a))查看是否真的被回收
感觉 标记-清除 与 分代可以看成一个整体
标记-清除过程先从零代开始，清理最频繁的也是零代，然后是第一代、第二代
Python中的循环引用总是发生在container对象之间, 所谓containser对象即是内部可持有对其他对象的引用: list/dict/class/instance等等，不会是int str
"标记-清除"是为了解决循环引用的问题.可以包含其他对象引用的容器对象(比如:list,set,dict,class,instance)都可能产生循环引用
新创建的对象都在0代，0代不被引用计数和标记清除算法回收的对象会被放入1代，1代不被引用计数和标记清除算法回收的对象会被放入2代
gc.get_threshold
gc.set_threshold正确理解，默认值[700,10,10]
0代的700表示新创建的对象超过700个则对0代进行垃圾回收，能回收的回收掉，不能回收的放到1代中。1代的默认阈值10表示记录0代进行回收的次数，即0代回收次数超过10次，则对1代进行垃圾回收，能回收的回收，不能回收的放入2代；2代的10表示1代回收的次数阈值，当1代回收次数超过10次时，对2代进行回收，能回收的回收，不能回收的继续放到2代里，等待下一次回收。每一代回收完，就会变化值0
gc.collect()对所有代进行回收，回收完，恢复gc.get_count()的次数（0,0,0）
gc.get_count()返回0代创建对象的个数即当前已经发生回收的次数，比如（10，9，5）表示当前新建的对象10个，还没有经过分代回收，而已经发生回收9*5=45次
python2没有这个函数gc.get_stats()返回0、1、2代各自的（还未回收的数量，已经进行垃圾回收的次数，不可以回收的对象）
In [16]: gc.get_stats()
Out[16]:
[{'collected': 16564, 'collections': 333, 'uncollectable': 0},
{'collected': 2373, 'collections': 27, 'uncollectable': 0},
{'collected': 119, 'collections': 10, 'uncollectable': 0}]
执行一次gc.collect(0),则gc.get_count()的第2个值即1代的值加1，表示进行了一次0代回收
执行一次gc.collect(1),则gc.get_count()的第3个值即2代的值加1，同时第2个值即1代的值变为0，表示进行了一次1代回收
执行一次gc.collect(2),则gc.get_count()的第3个值即2代的值变为0，表示进行了一次2代回收
小对象：int、str并不会创建对象，所有使用list，dict、tuple等；str/int有个地址池，这类小对象的创建不体现在计数里，所以gc.get_count()[0]里体现不出变化
验证的时候使用python3.7的编译环境，不要使用ipython这种环境
gc.set_threshold正确理解，默认值[700,10,10]：7000*10*10=70000
开启debug和gc.enable()：gc.set_debug(gc.DEBUG_STATS|gc.DEBUG_COLLECTABLE)
示例：
执行下面的的语句，创建10W个对象，你会发现有100+次0代垃圾回收，10+次1代回收，1次2代垃圾回收，证明：是根据频次来计算的
以python3测试为主：
python里的批量创建对象的方法：locals()
for i in range(100000):
locals()['str'+str(i)]={'a':i}
或者稍微大点的对象：
for i in range(100000):
locals()['strwo'+str(i)]={'a':{'b':str(i)},'xx':{'wo':str(i)+'0代的700表示新创建的对象超过700则对0代进行垃圾回收，能回收的回收 ，不能回收的放到1代中。1代的默认阈值10表示记录0代进行回收的次数，即0代回收次数超过10次，则对1代进'}}
